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수십 년 동안 여성의 건강은 임상 연구에서 과소 대표되어 왔으며, 연구대상이 부족하고, 단순화되었으며, 남성 생물학적 평균을 중심으로 구축된 모델에 맞춰져 왔다. 호르몬 주기와 같은 요인에 의해 형성되는 질병은 오랫동안 정적인 임상 스냅샷으로 축소되어 왔으며, 이는 장기적인 패턴을 놓치고 증상을 잘못 해석하여 지연된 및 잘못된 진단으로 이어진다.
30년 전, FDA는 임상 연구에 여성 참가자를 다시 허용했지만, 여전히 여성은 임상 시험 참가자의 30%를 차지하고 있다. 이는 제약 산업이 여성의 출산 능력과 생식 능력에 대한 우려에 너무 집중했기 때문이다.
이러한 결과는 대표성을 넘어서는 것이다. 피츠버그 대학교 보건학 학교의 연구에 따르면, 대부분의 약물 안전 프로파일은 남성 생물학을 기반으로 하며, 여성 호르몬 변동을 고려하지 않는다. 특히 심혈관 질환 연구에서 여성의 부적절한 등록은 지연된 진단, 무시된 증상, 및 체계적인 오진으로 이어졌다.
2015년 이후, 임상 연구는 성별 평등에 의미 있는 발전을 이루었지만, 국립 보건 연구원(NIH)은 연구에서 성별을 생물학적 변수로 고려하는 정책을 발표했다. 이는 여성 및 남성 변수를 모두 고려하는 필요성을 의미한다.
그러나 정책과 실제 사이의 격차는 상당하다. 이제 더 많은 임상적으로 엄격한 연구가 여성 생물학을 명시적으로 고려하는 추세가 나타나고 있다. 그리고 이와 함께 기관 투자와 인공 지능의 융합이 나타나고 있다.
제도적인 각성의 호출
임상 데이터가 축적되고 새로운 연구 격차가 점점 더 중요해짐에 따라, 과학과 기술 사이에 새로운 정렬이 나타나고 있다. 이는 여성의 생물학을 변이로 간주하는 것이 아니라, 생물학적 성별 차이를 기준으로 구축된 시스템을 향한 것이다.
기관들은 이러한 변화를 공식화했다. 미국 심장 협회는 여성 심혈관 건강을 강화하기 위해 7,500만 달러의 자금을 투자했다. 또한, NIH의 2024-2028 전략 계획과 백악관의 행정 명령은 여성의 건강을 위한 새로운 계층을 만들기 위해 1억 달러 이상의 자금을 투자했다.
이러한 구조적인 변화는 여성의 건강 데이터가 수집, 해석, 및 실행되는 방식에 평행한 변화를 가져왔다. 새로운 플랫폼은 호르몬 및 주기 데이터를 임상적으로 관련된 통찰력으로 변환하여 여성들이 패턴을 식별할 수 있도록 한다.
“Ourself Health”의 Adriana Torosian은 “나의 건강 위기는 내 생애에서 가장 두려운 경험이었으며, 그것은 환자가 가장 취약한 순간에 부담을 지는 것을 보여주었다”고 말했다. Ourself Health는 여성의 건강을 재정의하기 위해 노력하고 있다.
AI가 방정식에 미치는 영향
AI는 의료 진단을 근본적으로 재정의하고 있다. 이는 임상 판단을 대체하는 것이 아니라, 전통적인 치료가 복제할 수 없는 규모와 연속성에서 패턴 인식을 가능하게 한다. 임상 모델은 전통적인 치료와는 달리, AI 시스템은 의료 기록, 바이오 마커, 및 실시간 생리학적 입력을 연속적으로 분석하여 전통적인 치료가 놓치는 상관관계를 감지할 수 있다.
이 결과는 심혈관 질환에서 암에 이르기까지 다양한 질병에서 조기 및 정확한 진단으로 이어졌다. 이는 이미 환자 결과를 개선하고 있다.
여성의 건강에서, 이러한 능력은 특히 중요하다. 호르몬 시스템은 동적이며, 깊게 상호 연결되어 있으며, 개인화되어 있다. AI 기반 도구는 진단 격차를 메우기 위해 더 정확한 모니터링, 예측, 및 장기 분석을 가능하게 한다.
Ourself Health의 Stella는 이러한 기반을 구축하여 장기 호르몬 데이터를 운영화하여 개인화된, 시간에 민감한 건강 추천을 제공한다.
구식 격차를 위한 새로운 계산 레이어
통찰력을 생성하는 것과 행동 가능한 지침을 생성하는 것 사이의 차이는 미묘하지만 임상적으로 중요하다. Stella AI는 후자를 우선하여 장기적인 경향을 해석하여 개인화된, 시간에 민감한 추천을 생성한다.
Ourself 플랫폼은 각 사용자의 입력에서 지속적으로 학습하여, 사용자의 호르몬 시스템을 이해하고, 개인화된 건강 기록을 구축한다.
“개별 여성은 지금 바로 책임을 지도록 해야 한다. 연구가 따라잡을 때까지 기다릴 수 없다. Ourself는 여성들이 자신의 몸에 대한 통찰력을 얻고, 자신의 건강 기록을 구축하며, 정보에 기반한 quyết정을 내릴 수 있도록 도와준다”고 Torosian은 강조했다.
이러한 접근 방식은 호르몬 건강 관리를 반응적인 학문에서 예방적인 학문으로 변환한다. 이는 전통적인 치료 모델이 구조적으로 제공할 수 없는 정밀도와 시기에 맞춘 개입을 가능하게 한다.
그러나 이러한 기술의 등장은 기관과 개인이 함께 노력하여 여성의 건강을 개선하는 데 기여할 수 있다. 이러한 도구의 약속은 개인화와 운영화에 있다. 의학은 여성의 건강을 동적으로 이해하고, 적용하는 데에 한계가 있었다. 그러나 이제는 그 영역을 탐색할 수 있다.
미래의 의료는 인구 수준의 평균에 의해 정의되지 않을 것이다. 개인의 장기적인 데이터가 그들의 치료의 기초가 될 것이다. 그리고, 그 의미에서, AI는 의학을 대체하는 것이 아니라, 의학이 완전히 탐색할 수 없었던 영역으로 확장하는 것이다.
